first_net.load_state_dict(first_net_dict)
#first_net.eval()
dd = first_net.state_dict()
for data in dataloaders:
inputs,labels = data
x = first_net(inputs)
print(dd['bn1.running_mean'])
dd是在训练前就进行了参数的获取,那么在每一次进行训练的过程中,模型内部的参数都会变化,但是此时dd会变化吗?答案是会变化,也就是说,在模型的字典化中,字典里的值会随着模型的训练过程而变化的,虽然字典是在训练之前就定义好了。
本文探讨了PyTorch中模型参数的状态字典在训练过程中的动态变化特性。通过实例展示,即使在训练前获取的模型状态字典,其内部参数也会随模型训练实时更新。这表明状态字典中的值并非静态快照,而是直接映射到模型当前的参数状态。
1398

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



